《國務院關于深化“互聯網+先進制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯網的指導意見》提出，“到2025年，形成3-5個具有國際競爭力的工業(yè)互聯網平臺”。培育具有國際競爭力的工業(yè)互聯網平臺，事關未來10-15年工業(yè)操作系統(tǒng)主導權之爭，事關一個國家制造業(yè)競爭優(yōu)勢的確立、鞏固和強化，打造本土工業(yè)互聯網平臺時間緊迫、任務艱巨、使命偉大。從供給側來看，我國工業(yè)互聯網平臺在工業(yè)數據采集、大數據建模分析、行業(yè)機理模型沉淀、工業(yè)APP培育等方面面臨四大“卡脖子”瓶頸，亟需盡快取得突破。
瓶頸一：設備聯網難，工業(yè)數據采集能力薄弱
數據采集是工業(yè)互聯網平臺的基礎，工業(yè)互聯網平臺首先要解決的問題是連接工業(yè)中的人、機器設備和業(yè)務系統(tǒng)，但是設備連接在工業(yè)現場并不是一件容易的事情。當前，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)里，80%以上的機器設備都是沒有聯網、不會說話的“啞”設備，只有20%的設備聯了網、會說話，但是這些設備遵循不同的通信協(xié)議，存在嚴重的“語言障礙”，成為制約工業(yè)互聯網平臺建設的卡脖子瓶頸。
一方面80%的設備沒有聯網，設備數字化水平低。我國制造業(yè)總體水平處于2.0向3.0過渡階段，老舊設備多、數字化水平低，2017年我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)生產設備數字化率為44.8%、數字化設備聯網率為39.0%，需要通過加裝傳感器等方式實現設備聯網，導致工業(yè)互聯網平臺數據采集難、成本高、效率低。
另一方面20%的設備聯網了，但通信協(xié)議不統(tǒng)一。近30年來，全球各類自動化廠商、研究機構、標準化組織圍繞設備聯網推出了成百上種現場總線協(xié)議、工業(yè)以太網協(xié)議和無線協(xié)議，協(xié)議標準眾多且相對封閉，工業(yè)設備互聯互通難，嚴重制約了設備上云，亟需構建能夠兼容、轉換多種協(xié)議的技術產品體系。
瓶頸二：數據不好用，工業(yè)大數據建模分析能力薄弱
工業(yè)設備聯網不是目的，目的是在賽博空間對工業(yè)設備建立數字鏡像，利用工業(yè)大數據和人工智能“訓練”出解決實際業(yè)務痛點的工業(yè)APP。工業(yè)互聯網平臺的本質就是對機器設備和業(yè)務系統(tǒng)產生的數據進行建模分析，將數據轉化為指導設備和業(yè)務進行優(yōu)化的應用服務。當前，受限于數據采集瓶頸和工業(yè)大數據自身的專業(yè)性、關聯性、流程性、時序性和解析性等特點，工業(yè)大數據建模分析需要平臺企業(yè)兼具工業(yè)基因和大數據基因，導致現有工業(yè)互聯網平臺工業(yè)大數據建模分析能力較為薄弱。
一是數據種類不全，制約了工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP功能。相對于互聯網大數據注重數據的“量”和“相關性”，工業(yè)大數據更注重數據的“全”和“關聯性”，以保證能夠從數據中提取出工業(yè)設備真實狀態(tài)的全面信息。受限于設備數據采集能力不足，數據源不全，這在一定程度上會制約工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP的開發(fā)，當前，基于單一數據源開發(fā)的工業(yè)APP多，基于設備和業(yè)務系統(tǒng)等多源異構數據開發(fā)的工業(yè)APP少。
二是數據質量不高，制約了工業(yè)大數據建模分析和工業(yè)APP性能。工業(yè)大數據往往會出現遺漏、分散、斷續(xù)等現象，低質量的數據會直接導致建模分析結果無法利用或者更為嚴重的后果，需要對數據質量進行預判和修改，因此數據“清洗”工作甚至會占到工業(yè)APP開發(fā)時間的70%左右。基于數據質量問題，當前工業(yè)互聯網平臺上狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷類工業(yè)APP較多，預測預警類尤其是智能決策類工業(yè)APP較少。
瓶頸三：模型跟不上，行業(yè)機理模型沉淀能力薄弱
行業(yè)機理模型是工業(yè)PaaS的核心，是平臺技術能力的集中體現。行業(yè)機理模型就是通過軟件技術對工業(yè)研發(fā)設計、生產制造、經營管理等制造全過程運行規(guī)律進行顯性化、模型化、代碼化，每個行業(yè)機理模型都是一個積木式的模塊，可供工業(yè)APP開發(fā)者靈活調用，促進工業(yè)知識的沉淀、傳播、復用與價值創(chuàng)造。當前工業(yè)互聯網平臺面臨的突出問題是開發(fā)工具不足、行業(yè)機理模型缺失，遠遠不能完全滿足工業(yè)級應用需要。
一是我國工業(yè)軟件落后，很難把線下能力快速遷移成線上模型。中國制造業(yè)體量占世界制造業(yè)的份額20%強，但是中國工業(yè)軟件的市場份額僅占世界工業(yè)軟件市場份額的1.7%，同時中國90%以上的工業(yè)軟件靠進口，這充分說明我國工業(yè)技術軟件化水平和積累遠遠不夠，缺乏短時間內把行業(yè)機理模型化、代碼化的線下實力。
二是我國工業(yè)門類龐雜，建立體系完整的行業(yè)模型庫尚需時日。我國擁有39個工業(yè)大類，191個中類，525個小類，是全世界唯一擁有聯合國產業(yè)分類中全部工業(yè)門類的國家，每個行業(yè)均有自身獨特的行業(yè)知識，把每個行業(yè)的工業(yè)基礎原理、關鍵基礎材料、核心基礎零部件(元器件)、先進基礎工藝、產業(yè)技術基礎封裝成數字化模型是一項系統(tǒng)工程，需要政府和全社會共同努力。
瓶頸四：應用數量少，現象級工業(yè)APP培育能力薄弱
工業(yè)APP是工業(yè)互聯網平臺的關鍵。但是受限于工業(yè)互聯網平臺發(fā)展尚屬于初級發(fā)展階段，工業(yè)PaaS平臺賦能不夠，工業(yè)互聯網平臺上所謂的工業(yè)APP基本上都是工業(yè)云平臺上的云化軟件“移民”而來，依靠工業(yè)PaaS上的行業(yè)機理模型“生長”出來的 “原居民”工業(yè)APP較少，現象級工業(yè)APP更是匱乏。
一方面，基于工業(yè)PaaS平臺開發(fā)的工業(yè)APP數量少。據GE預測，2020年左右工業(yè)互聯網平臺將出現類似于消費互聯網平臺的爆發(fā)式增長，Predix平臺工業(yè)APP總量將超過50萬個。根據航天云網、海爾、樹根互聯、東方國信、徐工信息、用友、索為、清華紫光、浪潮、浙大中控、智能云科等國內領先工業(yè)互聯網平臺企業(yè)公開的數據，我國工業(yè)APP數量不超過5000個，遠遠難以滿足企業(yè)上云求。這5000款工業(yè)APP中，很多是傳統(tǒng)軟件云化而來的，只能算是工業(yè)互聯網平臺上的“移民”，真正從工業(yè)PaaS平臺“生長”出來的工業(yè)APP屈指可數。
另一方面，工業(yè)互聯網平臺尚沒有培育出現象級工業(yè)APP。美國初創(chuàng)企業(yè)Uptake圍繞卡特彼勒工程機械開發(fā)了狀態(tài)監(jiān)測和故障預警的工業(yè)APP，接入了超過300萬的工程機械，公司目前的估值已經達到23億美金。截至目前，盡管我國很多企業(yè)都在朝著建設跨行業(yè)、跨領域工業(yè)互聯網平臺的方向努力，但尚沒有一家企業(yè)開發(fā)出現象級工業(yè)APP，來引爆工業(yè)互聯網平臺的應用推廣。
對策建議
工業(yè)互聯網平臺領域跨度大、體系復雜，從技術、產業(yè)到應用均處在發(fā)展初期，打造具有國際競爭力的工業(yè)互聯網平臺，需要有戰(zhàn)略定力，需要堅持政府引導和市場主導，需要10-15年的長時間努力。
(一)補短板，夯實“一硬、一軟、一網、一安全”四基
工業(yè)互聯網平臺不是一項孤立的技術，而是一套綜合技術體系，是現代信息技術的集大成，當前要以“一硬、一軟、一網、一安全”四基為重點，加大支持力度，推進關鍵技術研發(fā)和產業(yè)化。一是提升自動控制與感知產業(yè)支撐能力，加快推動智能傳感器、可編程邏輯控制器、分布式控制系統(tǒng)、數據采集與監(jiān)控系統(tǒng)等研發(fā)和產業(yè)化。二是實施工業(yè)技術軟件化工程，推動工業(yè)云操作系統(tǒng)、新型工業(yè)軟件、工業(yè)大數據建模分析、微服務組件等核心技術的研發(fā)和產業(yè)化。三是夯實工業(yè)互聯網平臺網絡基礎，推進工廠內網的IP化、無線化、扁平化、柔性化技術改造和建設部署，加快NB-IoT等新型網絡技術部署，加快軟件定義網絡、網絡功能虛擬化等新一代網絡技術研究和部署試點。四是構建工業(yè)互聯網安全保障體系，強化設備、網絡、控制、應用和數據的安全保障能力，實現對工業(yè)生產系統(tǒng)和商業(yè)系統(tǒng)的全方位保護。
(二)建生態(tài)，大力培育工業(yè)互聯網平臺開源社區(qū)和開發(fā)者
當今時代，軟件開源和硬件開放已成為不可逆轉的趨勢，掌控開源生態(tài)，將已成為全球工業(yè)互聯網平臺的焦點。一是建議培育開源社區(qū)，引導自動化企業(yè)開放各類標準兼容、協(xié)議轉換的技術，實現工業(yè)數據在多源設備、異構系統(tǒng)之間的有序流動，確保工業(yè)設備“聯得上”，引導工業(yè)互聯網平臺企業(yè)開放開發(fā)工具、知識組件、算法組件，構建開放共享、資源富集、創(chuàng)新活躍的工業(yè)APP開發(fā)生態(tài)，確保模型行業(yè)機理模型“跟得上”。二是加快工業(yè)APP開發(fā)者人才隊伍建設，支持工業(yè)互聯網平臺企業(yè)舉辦開發(fā)者創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新大賽，打造基于工業(yè)互聯網平臺的 “雙創(chuàng)”新生態(tài)，推動工業(yè)APP短時間內“上數量”。
(三)重測試，堅持建平臺用平臺測平臺協(xié)同發(fā)展
堅持“建平臺” 、“用平臺”、“測平臺”協(xié)同推進，邊建設、邊測試、邊推廣，以測帶建、以測促用，打造平臺功能豐富與海量使用雙向迭代、互促共進的良性循環(huán)。一是跨行業(yè)跨領域工業(yè)互聯網平臺培育方面，建議參照國家制造業(yè)創(chuàng)新中心培育方式，出臺工業(yè)互聯網平臺遴選標準，堅持“一事一議、成熟一家、遴選一家”的原則，用三年時間培育10家跨行業(yè)跨領域平臺。二是在工業(yè)互聯網平臺應用推廣方面，建議加強部省聯動，遴選一批地方積極性高、企業(yè)上云基礎好的省作為工業(yè)互聯網平臺應用示范省，推動示范省“塊狀經濟”產業(yè)集聚區(qū)內的企業(yè)整體上云。三是在工業(yè)互聯網平臺是試驗測試方面，圍繞設備協(xié)議兼容性、平臺功能完整性、數據安全性等內容開展試驗驗證，為工業(yè)互聯網平臺大規(guī)模應用提供基礎支撐。